外注費や開発待ちで、改善が進まない。
現場にはアイデアがある。小さく試すことから、自分たちで進めたい。
経営者と、現場を知る担当者のための
AIで、つくれる。
その先の、
仕事で使えるまで。
外注していた業務改善を、
自社でつくり、育てる力に。
自社の背景から設計し、アプリを開発。
公開環境・セキュリティ・社内導入・運用までを
一つの流れで学ぶ、3か月の実践プログラム。
非エンジニア向け ／ 自社の業務が題材 ／ 全5回＋実践
YOUR APP, IN YOUR BUSINESS
自社の業務アプリアイデアが、動く形に。
課題発掘・コンテキスト・設計・開発
JIKABI AIが大切にする、その先。
- 届けるクラウド配置・認証・権限
- 確かめるテスト・精度・セキュリティ
- 使い続ける社内導入・監視・改善・引継ぎ
アプリ ＋ 設計書 ＋ 検証記録 ＋ 運用手順
こんなところで、止まっていませんか。
「つくりたい」と「使いたい」の間に。
手元で動いた。でも、公開の仕方が分からない。
置き場所、ログイン、APIキー、データ。会社で使うために何を整えればいいのか。
AIの提案のままで、会社全体に広げていい？
社内ルール、情シスへの説明、監視、引継ぎまで含めて判断したい。
作った、その先までアプリが動いた。
アプリが動いた。
そこから、仕事で使える状態へ。
外注が必要だった自動化・システム化を、自社で進められるように。経営者と業務を知る担当者が、AIと相談しながら設計し、確かめ、改善する力を育てます。
自社の背景から設計する
業務の目的、課題、制約、帳票や見本をコンテキストとして整理。AIと機能・仕様・デザインを議論し、決定を文書に残します。
使うための条件を整える
公開先、データ、利用者と権限を決め、テストで確認。必要な社内説明と承認を経て、利用につなげます。
自社で改善を続ける
処理速度、AIの回答精度、費用、現場の使い勝手を見直し、設計書と運用手順を更新します。
資料はプロジェクトのフォルダへ蓄積し、必要な情報をAIに参照させます。保存するだけでAIが全情報を自動的・永続的に記憶するという意味ではありません。
このプログラムを届けたい理由私が知りたかったのは、
私が知りたかったのは、
つくった後のことでした。
JIKABI AI 代表 鈴木 康太
AIの設定や、アプリをつくる方法は学べる。けれど、手元で動いたアプリをどこに置き、どう設定し、本当に業務で使えるのかを確かめる。その先で、私自身が悩みました。
だからこそ、公開・安全性の確認・運用を大切にしています。現場のことを知る皆さんが、自分たちでつくったアプリを、仕事の中で使い続けられるように。
代表のプロフィール・支援の考え方これまでの支援から業務を知る人が、
業務を知る人が、
自分たちで形にする。
公開中の支援事例です。今回の全5回プログラムの修了実績や、同じ成果を保証するものではありません。
非エンジニアの社員が、求人管理を自動化
AI開発研修を通じて、求人情報の取得・管理・更新をAIで処理するアプリを社員自身が構築。求人管理の支援事例を見る
経営者が、自社サイトを全面リニューアル
構想・デザイン・構築・公開から、通販・オンライン決済まで。自分で更新できる運用へつなげた支援です。自社サイト構築の支援事例を見る
3か月の進め方学ぶ。自分の業務で試す。
学ぶ。自分の業務で試す。
確認して、次へ進む。
月別の配分例です。講義間の実践で、一つのアプリを育てていきます。
背景を整理し、つくる
コンテキストと安全な利用から、仕様・デザイン、手元で動くアプリへ。早い段階で制作を体験します。
配置し、確かめる
CLIで検証環境へ配置し、管理・認証・権限を学びます。テスト設計、精度検証、脆弱性対策を実践します。
改善し、運用へつなぐ
速度・精度の改善と社内提出資料を準備。最終回で結果を確認し、保守運用・引継ぎの手順を整えます。
全5回の研修と講義間の実践を組み合わせます。1回の時間、実施形式、自主実践の目安、個別レビューの範囲は開始前に確認します。
全5回のカリキュラム何を学び、何をつくり、
何を学び、何をつくり、
何を確かめるか。
各回で資料と記録を残し、次の実践へ引き継ぎます。データや安全性は初回から考え、第4回で集中的に検証します。
第1回 / 1か月目
自社の背景をAIへ伝え、一緒に設計する
自社の課題を、AIと開発できる仕様へ。
残るものコンテキストフォルダ・決定ログ仕様・要件定義書／デザイン定義書初期システム設計書・小さな試作
第1回の学習内容・実習・課題を見る
学ぶこと
- AIと業務課題を洗い出し、頻度・負担・効果・リスクから最初の題材を選ぶ。会社情報・背景・帳票をコンテキストとして整理する。
- Claude CodeまたはCodexの基本。ローカルとクラウド、チャットと開発支援ツール、ターミナル・CLIの役割。
- AIへ渡せる情報、学習利用・オプトアウト、APIキー、GitHubに載せてはいけない情報。
- 利用者・扱う情報・公開範囲・業務への影響・社内ルールを決める。自社利用と外販、高機密情報の違いを見極め、仕様・デザインを議論する。
実習で行うこと
背景資料をフォルダへ整理し、AIの理解と不明点を確認。仕様・条件・デザインを決めて文書化し、小さな画面や機能の試作まで体験します。
第2回 / 1か月目
AIとアプリをつくり、データとつなぐ
手元で動くアプリを、つくり、直せるように。
残るものローカルで動くアプリデータ項目表・必要なAI連携開発履歴・起動手順
第2回の学習内容・実習・課題を見る
学ぶこと
- 設計書をもとに小さく実装。起動・動作確認・修正、ログやエラーの読み取り。
- データベースとファイル用ストレージの違い。項目・ID・型・関係、保存・検索・更新・削除の基本。
- API・APIキーでAI機能を組み込む。外部サービス連携やMCPの接続先・権限・送信内容を確認する。
- Git・GitHubの変更履歴、差分、共有、復元。秘密情報を含めない管理。
実習で行うこと
入力→処理→人の確認→保存・出力の流れを一つ通します。AI連携は小さな処理から始め、誤入力や接続失敗時の動きも確かめます。
第3回 / 2か月目
CLIでデプロイし、クラウドを管理する
どこで動かし、誰が使い、どう管理するかを理解する。
残るもの検証環境・デプロイ手順構成図・公開範囲・アクセス権表クラウド管理・費用確認表
第3回の学習内容・実習・課題を見る
学ぶこと
- Google Cloud／FirebaseまたはAzureを選び、CLIで対象アカウント・プロジェクトを確認して配置する。
- 検証環境と本番環境、設定値・秘密情報、データ保存先を分けて管理する。
- ログイン、メール確認、利用者・管理者の権限、環境に応じたIP制限。認証とアクセス許可の違い。
- 管理画面、稼働状況、ログ・エラー、API・クラウド費用、予算通知、利用制限・停止手段。
実習で行うこと
検証環境へデプロイし、利用者の権限を変えて操作。ログと利用量を確認し、小さな修正を再配置するところまで進めます。
第4回 / 2か月目
テストで品質を確かめ、脆弱性へ対応する
動作・回答精度・性能・安全性を、結果で確かめる。
残るものテスト設計書・確認済みサンプルと正解テスト結果・速度と精度の基準値脆弱性指摘対応表・修正記録
第4回の学習内容・実習・課題を見る
学ぶこと
- テスト設計・実行・結果記録。正常・異常・境界・権限別の確認。
- AIでサンプルを生成し、人が業務を調査して修正。正解と評価基準を確認する。
- サンプルの一括処理と集計、AIの読み取り・生成精度の検証、処理時間の計測。
- 許可された範囲での脆弱性チェック・診断結果の読み方、影響と優先度、修正・再テスト。
実習で行うこと
人が点検したサンプルを少量から試し、件数・費用・停止条件を決めて一括検証。失敗を分類し、一つ修正して再テストします。
第5回 / 3か月目
社内導入を整え、保守・運用を続ける
改善の結果と運用の手順を、チームへ引き継ぐ。
残るもの改善前後の評価・社内導入資料最新設計書・運用マニュアル一式更新・切戻し手順・担当者と改善計画
第5回の学習内容・実習・課題を見る
学ぶこと
- 講義間で取り組んだ速度・生成精度・費用の改善結果を比較し、採用案と残課題を決める。
- 情シス向けの構成図、通信元・通信先、方向、プロトコル・ポート、アクセス権、データの説明。
- セキュリティ部門への対策説明、脆弱性診断の指摘対応、修正と再テストの証跡。
- 運用マニュアル、セットアップ、FAQ、トラブル対応をAIで下書きし、実際の操作と照合する。
- リリース判断、修正・再テスト・再配置、ログ・費用確認、バックアップ・復旧、利用者の追加・停止。
実習で行うこと
アプリと改善結果を実演し、社内提出資料をレビュー。小さな変更と再テスト、マニュアルに沿った引継ぎ・復旧手順の確認を行います。
自社で始めるなら、何から？
まずは、学び方と支援の範囲を。
資料で社内検討を進める方も、具体的な業務を相談したい方も。
今の段階に合わせて、お選びください。
支援資料を請求する支援内容・料金・進め方をご案内
60分の無料相談を申し込む企業向け・オンライン／メールで日程調整
精度と処理速度を改善する「遅い」「間違う」を、
「遅い」「間違う」を、
分けて調べ、改善する。
AIの回答精度を確かめる
人が業務を調査して評価基準を決め、AIでサンプルを作成。人が内容と正解を修正・確認し、一括処理で誤りを集計します。改善用と最終確認用のデータを分けて再検証します。
どの処理が遅いかを調べる
画面、通信、AI呼出し、データ取得・保存、人の確認を分解して計測。AIと改善案を比較し、小さく変更して同じ条件で再測定します。
- 現状を測る
- AIと原因を分解する
- 改善案を比較する
- 小さく変更する
- 同条件で再検証する
AI生成サンプルだけで実業務の精度を証明せず、人の確認を含めます。大量処理は件数・費用・停止条件を決めて検証環境で実施。速度・精度・費用・安全性を合わせて比較します。
会社で使う、という視点サービスの名前より、
サービスの名前より、
自社で管理できるかを。
Google Cloud／FirebaseまたはMicrosoft Azureを軸に、会社のアカウント、既存環境、情報の扱い、管理担当に合わせて設計します。
誰の管理下に置くか
個人のアカウントに依存せず、管理者・権限・請求・引継ぎの条件を確認します。
何を、どこへ送るか
AIや外部サービスへの送信、保存場所、保管期間を整理。会社のルールと照合します。
誰が、どう使い続けるか
監視、費用確認、更新、障害時の連絡、退職・異動時の権限変更まで考えます。
特定のクラウドに置くだけで安全になるわけではありません。他のサービスを一律に否定せず、必要な機能・契約・設定・運用体制に合うかを確認します。
つくる前に、難しさを見極める小さな画面でも、
小さな画面でも、
扱う情報と使う人で、責任は変わる。
開発の難易度と、事故が起きたときの影響を分けて整理します。初回に題材を見極め、必要な設計と確認の深さを決めます。
社内の業務アプリ
作業記録・備品・進捗管理など
利用者と役割を決め、ログイン、権限、記録、バックアップを確認。
機密性の高いアプリ
人事評価・給与・詳細な顧客情報など
社内利用でも閲覧範囲や影響を個別に整理。導入前に社内担当者・専門家へ確認。
他社へ提供するアプリ
複数企業が使うCRM・外販サービスなど
企業ごとのデータ分離、管理者権限、解約・削除、監視・復旧まで別途設計。
ログインできることと、他社の情報を見られないことは別です。
ID・パスワードを渡すだけで外販の準備が整うわけではありません。データベース、添付ファイル、検索やAIの参照情報も含め、会社間の境界とアクセス拒否を検証します。
共有DB・企業別DB・環境分離などは要件に応じて選びます。この分類は安全認定ではありません。外販や高機密アプリの本番構築・専門診断は個別に範囲を確認します。
企業の中で使うために情シスへ説明する資料まで、
情シスへ説明する資料まで、
自分たちのアプリに合わせて。
3か月目は、設定や検証の結果を社内へ説明できる形にします。端末・ツール・通信など、利用開始に必要な許可は事前または初月から確認します。
- 構成・データフロー
- 何がどこで動き、どんな情報が、どこへ送信・保存されるか。
- 通信・アクセス要件
- 通信元・通信先、方向、プロトコル・ポート、目的、利用者と権限。値は実環境で確認します。
- 対策と診断への回答
- セキュリティ対策、診断の指摘、修正内容、再テストの証跡、未対応事項。
- 導入・運用の計画
- 利用範囲、承認者、管理担当、費用、障害時の連絡、停止・復旧の手順。
AIが作った書類は、実際の設定・試験結果と照合します。社内審査の合格や安全性を保証するものではありません。直接の情シス調整や第三者診断の実施は、支援範囲を別途確認します。
守る・気づく・立て直す
安全性は、5回を通して確かめる。
守る｜第1〜4回
利用者・情報・公開範囲を決め、認証・権限・秘密情報の設定とテストを行います。
気づく｜第3〜5回
ログ、エラー、利用量・費用の確認を習慣にし、異常と未対応事項を記録します。
立て直す｜第4・5回
指摘を修正して再検証。更新・停止・復旧の手順と、判断できないときの相談先を残します。
アプリ開発の題材例身近な業務を一つ選び、
身近な業務を一つ選び、
5回を通して育てる。
以下は検討・学習のためのアプリ開発イメージです。導入実績や完成を保証するものではありません。
写真と音声から日報をつくる
記録を取り込み、AIが下書き。担当者が内容を確認して保存・共有する流れを題材にします。
画面と業務の流れを見る納品書から仕入れを確認する
読み取り、明細修正、承認、保存をつなぎ、金額の精度と閲覧・承認権限を確かめます。
画面と業務の流れを見る在庫差異を確認する
差異を整理し、担当者が理由と対応を確認。データの整合性と更新履歴を残すアプリを考えます。
画面と業務の流れを見る文章・報告書、数値分析、画像・帳票の読み取り、音声応答、業務ツール連携、画像生成・動画分析などから必要な機能を選びます。LINE公式アカウント、Chatwork、Slack、Googleカレンダー、会計ソフトとの連携は、API・契約・権限に応じて設計します。全種類を一律に実習するものではありません。
修了時に手元へ残るもの
アプリと、使い続けるための記録。
- 会社の背景・課題・見本を整理したコンテキストフォルダ
- 仕様・要件定義書、デザイン定義書、最新のシステム設計書
- アプリ、開発履歴、検証環境、配置・更新手順
- テストデータ、正解・評価基準、検証結果、改善前後の比較
- 情シス向けの構成・通信・権限・セキュリティ説明資料
- 運用マニュアル、セットアップガイド、FAQ、トラブル対応・復旧手順
目指すのは、自社で設計・開発・確認・説明・改善を繰り返せる状態です。本番利用には、必要なテストと組織の承認を経ます。
実施条件
自社のテーマと環境に合わせて。
- 期間・回数
- 3か月・全5回。月別配分は、このページの進行例をもとに調整します。
- 対象
- 経営者、業務担当者、DX・業務改善担当者。プログラミング経験を必須とせず、業務の目的・手順・困りごとを説明できる方。
- 開発・配置環境
- Claude CodeまたはCodex。Google Cloud／FirebaseまたはAzureを軸に、自社に合う環境を選びます。
- 事前準備
- 題材、PC・アカウント・通信の利用許可、研修で扱えるデータ、社内管理者の協力範囲を確認します。
- 時間・形式・費用
- 各回の時間、実施形式、人数、自主実践とレビューの範囲、AI・クラウドの費用負担は個別にご案内します。
全5回の学習構成と、既存の伴走支援プランの研修回数は区別します。組み込み方・料金・支援範囲は個別の支援計画で確認します。
よくあるご質問
参加前に確認したいこと。
全5回の講義だけで完成しますか。
各回の間に、自社の題材で実践・検証する構成です。扱う機能を絞り、進行速度と業務要件に合わせて到達点を決めます。完成や本番公開を一律に保証するものではありません。
情シスへの説明や、脆弱性診断も含まれますか。
必要資料の作成、診断結果の読み方、指摘への対応と再確認を学びます。情シスとの直接折衝、正式な第三者診断、環境構築の代行は別途支援範囲を確認します。既存のエンタープライズ支援には情シス調整等を含みます。
現在の料金プランとの関係はどうなりますか。
このページは全5回の学習内容を示しています。伴走支援の料金ページに記載する研修回数とは区別し、組み込み方、支援時間、費用は個別の支援計画で確認します。
GoogleとAzureの両方を学びますか。
自社の環境に合わせて、主に使う配置先を選びます。両方の全サービスや、掲載した全種類のアプリを一律に実習する構成ではありません。
次の一歩を、一緒に。その「できたらいいな」を、
その「できたらいいな」を、
自社で育てる仕組みに。
資料で社内検討を進める方も、具体的な業務を相談したい方も。
今の段階に合わせて、お選びください。
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